ANALISIS KEPUASAN PELANGGAN TERHADAP PELAYANAN JASA SURAT KILAT KHUSUS (SKH) PADA PT. POS INDONESIA (PERSERO) BATAM
Bibliographic record
Abstract
Salah satu tantangan terbesar PT. Pos Indonesia (Persero) Batam adalah menciptakan dan mempertahankan kepuasan pelanggan, oleh karena itu perusahaan harus memperhatikan kepuasan pelanggan agar dapat menarik dan mempertahankan pelanggan. Menurut Tjiptono (2000:146), kepuasan atau ketidakpuasan pelanggan adalah respon pelanggan terhadap evaluasi ketidaksesuaian atau diskonfirmasi yang dirasakan antara harapan sebelumnya (atau norma kinerja lainnya) dan kinerja aktual produk yang dirasakan setelah pemakaiannya. Dari data-data yang diperoleh pada PT. Pos Indonesia (Persero) Batam di bulan September sampai bulan Desember tahun 2014, jumlah keluhan pelanggan Surat Kilat Khusus (SKH) mengalami peningkatan. Berdasarkan permasalahan tersebut perlu dilakukan pengukuran kepuasan untuk mengetahui tingkat kepuasan pelanggan terhadap pelayanan yang diberikan serta mengetahui faktorfaktor penyebab ketidakpuasan pelanggan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Importance and Performance Analysis (IPA) dan Customer Satisfaction Index (CSI). Berdasarkan hasil pengukuran yang telah dilakukan diketahui bahwa tingkat kepuasan pelanggan sebesar 0,67 (67,20%) dimana nilai tersebut berada pada tingkat kepuasan pelanggan interval 0,66 - 0,80 (kategori puas) dan Atribut yang tingkat pelaksanaannya masih belum memuaskan pelanggan yaitu petugas memberikan perhatian penuh kepada pelanggan.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".